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人 ✕ 利用

に関する学び

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プロAI活用はどう考える？ 私は、現在のVUCAの時代において、予測不可能な状況に直面していることを強く実感しています。生成AIの進化は非常に速く、人事領域では採用面接にAIが活用されたり、人材配置の決定がAIによって行われたりと、これまで考えられなかった仕組みが日常化していると感じます。今後は、単にAIを活用するだけでなく、AIを一つの労働力として捉え、どの役割にどの程度の工数を割り当てるべきかという計画も必要になるのではないでしょうか。AIの進化を前提として、それぞれの得意分野を最大限に活かす仕組みを人間自身が考え、いかにその状況を利用して成果を上げるか常に模索する必要があると改めて感じています。 仮説思考の軌跡って？ また、業務全体において仮説思考の重要性も大変感じました。人事業務では、従業員のコンディションや成績、昇進速度、異動歴、技術力など多様な情報を扱います。会社が抱える課題に対して、どこがボトルネックとなっているのか、またどの分野に変化を加えると組織が一層前進するのか、といった仮説を立てて検証することが求められます。特に、若手や中途社員の離職率が年々増加している現状を鑑み、その原因を探るためにも、基礎となる人事データの分析に着手しようと考えています。

範囲の経済性を理解するには？ 今週は、規模の経済、習熟効果、範囲の経済性、ネットワークの経済性について学びました。特に範囲の経済性は、その適用範囲が非常に広いことに驚かされました。このようなフレームワークを利用することで、問題の本質を見極め、どう解決に導くかを常に考えることが重要だと感じました。一般的に「これは当然だ」と思われていることも、「本当にそうなのか？」と疑問を持つ姿勢が大切だと理解しました。 習熟効果と組織の連携 私たちの会社は基本的に販売を行っているため、実務においては習熟効果と範囲の経済性を組織として活用していきたいと考えています。特に範囲の経済性は人事異動や社員評価の場面でも役立つと期待できます。また、市場の声を本社に伝達し商品開発に生かすため、顧客ニーズの本質を見極め、それに基づいて規模の経済性が発揮できる分野や商品についての提案をしていく必要があります。 情報収集と考察力を鍛えるには？ さらに、「本当にそうなのか？」と問い続けながら、本質を見極める習慣を付けていきます。そして、情報収集にあたっては、一つの情報源に頼らず、なるべく一次情報に触れ、何が正しいのか、また世の中がどの方向に進んでいるのかを考えていく考察力を養っていきます。

生成AIで何ができる？ 普段の業務において生成AIを活用しており、議論の壁打ち相手として企画案や文書、資料作成に利用しています。その過程で、生成AIが得意とする分野や、できることの範囲について改めて整理することができ、非常に参考になりました。 言語化はなぜ大切？ また、生成AIを効果的に活用するためには「言語化」の重要性を再認識するとともに、情報の信憑性やセキュリティを踏まえたバランスの取れた運用が必要であると感じています。 業務効率はどう改善？ 現在、採用や研修に関する業務を担当しており、各担当ごとに業務が細分化され、属人的かつ非効率な面があると実感しています。そこで、業務の可視化や定型業務の効率化に生成AIを活用することで、組織全体の力を強化できるのではないかと考えています。具体的には、定型業務や新たな業務の言語化を前提に、プロンプトの型やパターン（役割指定、具体的な指示、出力形式の指定など）をブラッシュアップし、効果的だったプロンプトをテンプレートとして蓄積していくことが求められると感じています。 活用事例、何が必要？ さらに、生成AIの具体的な活用事例やセキュリティマネジメントについて、より深く理解を進めていきたいと思いました。

クリティカルシンキングの重要性とは？ クリティカルシンキングでは、多角的な視点で問題を見つけ出し、イシューを明確化することが重要です。次に、数字で分解し、グラフなどを用いて視覚化することで理解しやすくなります。また、ピラミッドストラクチャーを使って適切に言語化することも大切だと感じました。 集客や求人における応用法は？ 以前にも書きましたが、集客や求人に関する問題提起や、スタッフに技術や会社の思いを伝える際にクリティカルシンキングは効果的だと思います。主観的に考えるのではなく、異なる立場や切り口から問題を見ることで、冷静な判断ができるようになります。 経営と求人改善のポイント 例えば、集客では経営コストとのバランスを考え、ターゲット顧客が普段どの予約ツールや媒体を利用しているかを把握し、その改善方向を決めて運用します。求人でも同様に、媒体を把握し運用することが重要です。また、顧客や求職者に対して主観的なメリットだけでなく、他の視点から見たメリットやサービスを考え、提供することが求められます。 実施施策の効果測定は？ さらに、実施した施策がどのように数字に現れているかを把握し、それを基に改善策を出して実行していきます。

生成AIの全体像は？ 今週の学習を通して、生成AIの全体像を再確認できました。技術の急速な進化により、活用の有無が個人や企業の生産性に大きな違いをもたらす可能性があると実感しました。そのため、企業が一般社員にも生成AIの利用を推奨し、関連するセミナーや講座を展開している背景がよく理解できました。 ディスカッションで何発見？ ディスカッションでは、異業種で生成AIを効果的に活用している方の実体験や取り組みを知ることができ、大変参考になりました。今後は、こうした“生の声”を積極的に取り入れ、具体的な業務への応用を検討していきたいと考えています。また、学びのコツとして示された「考えを言葉にする」「教訓を引き出す」「自分に引き寄せる」という方法を意識しながら、本講座を主体的に受講していく決意です。 事例から何見える？ さらに、ディスカッションや動画で紹介された事例を通して、身近な業務で取り入れられるアイデアやポイントが多く見えてきました。最初から完璧に使いこなせる必要はなく、試行錯誤を重ねることが大切だと感じました。たとえ初めは時間がかかっても、具体的な業務に落とし込みながら活用することで、着実に成果を上げられると確信しています。

講義の4ステップとは？ 今回の講義では、問題解決の基本となる「明確化、特定、分析、立案」の4ステップを学びました。現状とあるべき姿の違いを、数字で具体的に示すことの重要性も理解できました。また、分析手法としてロジックツリーや層別分解、変数分解、そして「もれなく、ダブりなく」というMECEの概念にも触れ、今後の実務での応用を意識するようになりました。 タブロー普及策は？ タブローの導入にあたっては、社内での普及方法について考える必要があります。タブローは主に営業部門と管理部門で利用される予定ですが、現状では初期導入段階のため、タブローの知識やスキルを持つ人材が不足しています。そのため、どのように準備を進め、短期間で必要な教育を実施するかが課題となっています。 実務に生かすには？ BI分析やデータ可視化の取り組みを進める中で、理解を深めるためには計画的な学習やスキルの向上が不可欠です。講義で学んだプロセスをもとに、現状とあるべき姿をどのように区分し、具体的な対策を立案するかのイメージが湧いてきたと感じています。しかし、仕事の現状と理想の状態を明確に区分する点については、まだ少し分かりにくいという実感もあります。

分析はどのプロセスから始める？ ＜印象に残った内容＞ ・プロセスに分解し、各プロセス毎に数値を見る ・A/Bテストの前に目的と仮説を明確にする ・データ分析はまず身近な課題から着手する A/Bテストの代替案は？ ＜感想＞ A/Bテストはオンラインサービスとの相性が非常に良いが、対面サービスやコストの問題で簡単に実施できない場合の代替案が気になりました。 残業時間削減へのアプローチ ①社内で使用しているSFA（営業支援システム）の切り替えに伴い、入力画面のインターフェース検討においてFigma等のツールを使ってA/Bテストを実施し、手戻りが無いようにする。 ②今後の人員削減に伴い、業務の棚卸しを行う。 この切り替えは少し先になるため、思考訓練として自分の残業時間を減らすための施策を考えました。 まず、業務の洗い出しと各業務のプロセスの分析を行います。そして、以下の代案を検討します。 外注や自動化は可能？ ・外注の可能性を探る 　・無料の外注が可能か 　・有料の外注が利用できるか ・自動化を進める ・不要なプロセスを廃止する 以上のステップを踏み、効率的かつ効果的な業務運営を目指したいと考えています。

データの集約ってどうやる？ データの比較法について、数字を集約して捉える方法、目で見て捉える方法、そして数式を用いて集約し関係性を把握する方法を学びました。普段何気なく実施していることの意味を理解することで、さらに大きな効果を得られる必要性を感じています。 代表値と散らばりの活用法は？ また、データ加工のポイントとして、代表値と散らばりの両方を活用する事例を学びました。双方の特性を活かした可視化を上手く利用できれば、より具体的な分析が可能になると実感しています。 工数計算の見直しは？ 業務改善の際に、工数の計算方法が一面的であったことにも気付きました。関わる人数や各作業の分析データが欠けていたため、今後はこれらの情報収集にも注力し、ビジュアル化した際の分析範囲を広げる可能性を感じています。 収集データの過不足は？ さらに、すでに収集しているデータの過不足の確認も行いました。各個人が提出する情報を一元的に抽出するツールの開発は進んでいますが、項目に不足がないか確認し、もし不足があれば機能追加を実施します。一律に集まったデータに対しては、簡単なグラフ作成を通じて作業記録などの分析を行っていく予定です。

生成AI活用の転機は？ これまで生成AIを壁打ちなどの簡易な用途に留め、業務の本格活用にはなかなか踏み出せずにいました。しかし、具体的な効率化事例に触れることで、生成AIを実践的に活用したいという気持ちが大きく高まりました。 生成AIの進化で変わる？ 近年、自然な対話が可能になった生成AIは、多くの方が心理的なハードルなく利用できるようになりました。文章だけでなく音声や画像にも対応するその多様性は、アウトプットの幅も広げています。この進化を通じ、人間には「問を立てる力」が必要であり、活用するか否かで格差が広がることを実感しています。 情報連携はどう進む？ 組織内の情報共有を効率化し、速報性を高めるためにも生成AIを活用したいと考えています。更新情報の重複入力を見直し、定期報告や資料作成の労力を最小限に抑えることで、よりスムーズな情報連携が実現できるはずです。 業務効率はどう高まる？ こうした効率化で単純作業に費やす時間を削減し、思考や判断に専念できる時間が生まれれば、業務の質は一層高まると感じています。生成AIの活用事例やアイデアも、可能な限り共有していきたいと思います。

図表に何を感じた？ 普段、図表を用いた会話の機会が少なかったため、新鮮な気持ちで学習に取り組むことができました。また、人材ビジネスの現場では個別対応に注力するあまり、分析への意識が不足していた点を反省する機会にもなりました。売上分析だけでなく、フォーキャストや離職者の分析など、今後さまざまなシーンで活用できる知識を実践に生かしていこうと考えています。 来期戦略はどうする？ 4月から新しい期を迎えるにあたり、来期の組織編成や戦略を検討する立場にあるため、図表の使い方やキーメッセージの効果的な伝え方を学ぶことができたのは非常に良いタイミングでした。3月20日までに資料を仕上げ、会社が設定している売上目標の達成方法や現状分析の結果を、次期の計画に反映していく予定です。ただし、資料作成そのものにとらわれてしまい、相手に伝える意図が薄れてしまわないよう注意しています。 AI図表の真実は？ 最近では生成AIを利用して図表を作成することが可能になりましたが、必ずしも最適な解答が得られるとは限りません。どのような判断軸で図表が選定されているのかについても、今後理解を深めていきたいと考えています。

規模の効果は理解できる？ 規模の経済性について、私の職場は福祉系でサービスの販売を行っていないため、固定費は主に人件費や電気・水道料金に充てられ、変動費は支援に使用するわずかな材料費に相当します。生産量の増加による1個当たりのコスト低減は、通常の製造業とは異なる面があります。 習熟効果は実感できる？ 習熟効果に関しては、各職員の累積経験やスキルの蓄積が大きな役割を果たしています。業務を重ね、得た知見を共有することで、効率が向上し、より質の高い支援が実現され、結果として利用者の拡大にも繋がっています。 範囲拡大は有効か？ 範囲の経済性においては、当職場には多くの資格保有者がいるため、現行の支援業務に留まらず、個別領域の拡大や新たなプログラムの導入も検討の対象となっています。既存の資源をさまざまな形で活用することで、効率的な運営が期待できます。 ネットワーク整備は可能？ 一方、ネットワークの経済性については、現状、業務を推進する上で必要なスキルを持つ人材が不足しているため、優先順位の見直しや既存スキルの活用、さらには採用活動の強化が求められています。

検証の必要性は？ 生成AIは、人間のように内容を深く理解しているのではなく、次に来る単語を統計的に予測する仕組みで動作しているため、ハルシネーションやバイアスが生じる可能性があることを前提に、検証を重ねながら活用する必要があると感じました。また、実際に試してみるとともに、分解や比較といった思考法で検証する姿勢の大切さも学びました。 情報管理は大丈夫？ データ分析やレポート作成では、社内データや顧客情報を扱うことから、情報漏洩防止やデータ品質の管理が不可欠です。 入力基準は確実？ そのうえで、生成AIを利用する際には、①入力データの加工や匿名化の基準を明確にすること、②生成結果をそのまま用いるのではなく、必ず検証すること、③複数のアウトプットを比較して精度を高めることが重要であると考えています。 判断責任はどう？ また、AIによる効率化を進める中でも、品質保証や最終判断の責任は人間に残るという認識を持っています。どのように最適なバランスを設計するのか、他の受講生の実務での取り組みを参考にしながら、自身の業務に応用する方法について考えていきたいと思います。